Azure Databricks でPipedrive のデータに接続してデータ処理を行う方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
CData JDBC Driver、Azure、Databricks を使用して、リアルタイムPipedrive のデータのデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行。

Databricks は、Apache Spark によるデータ処理機能を提供するクラウドベースのサービスです。CData JDBC ドライバと組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムPipedrive のデータのデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行できます。この記事では、Azure で CData JDBC ドライバをホストし、Databricks からリアルタイムPipedrive のデータに接続してデータを処理する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムPipedrive のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。Pipedrive に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接Pipedriveにプッシュし、サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してPipedrive のデータの操作・分析が可能です。

CData JDBC ドライバを Azure にインストール

Databricks でリアルタイムPipedrive のデータを操作するには、Azure Data Lake Storage（ADLS）を通じてドライバーをインストールします。（以前のバージョンの記事で説明していた DBFS を介した接続方法は非推奨となっていますが、廃止日は公開されていません。）

  1. JDBC JAR ファイルを任意の Blob コンテナにアップロードします（例：「databrickslibraries」ストレージアカウントの「jdbcjars」コンテナ）。
  2. ストレージアカウントから「セキュリティとネットワーク」を展開し、「アクセスキー」をクリックしてアカウントキーを取得します。使用するキーを表示してコピーしてください。
  3. コンテナに移動し、JAR を保存している特定のコンテナを開き、JDBC JAR ファイルのエントリを選択して JAR ファイルの URL を取得します。ファイルの詳細が開き、URL をクリップボードにコピーするボタンがあります。この値は以下のようになります（「blob」の部分はストレージアカウントの種類によって異なる場合があります）： 
    https://databrickslibraries.blob.core.windows.net/jdbcjars/cdata.jdbc.salesforce.jar
  4. Databricks クラスターの「Configuration」タブで「Edit」ボタンをクリックし、「Advanced options」を展開します。そこで、以下の Spark オプション（JAR URL のドメイン名から派生）に、コピーしたアカウントキーを値として追加し、「Confirm」をクリックします： spark.hadoop.fs.azure.account.key.databrickslibraries.blob.core.windows.net
  5. Databricks クラスターの「Libraries」タブで「Install new」をクリックし、ADLS オプションを選択します。ドライバー JAR の ABFSS URL（これも JAR URL のドメイン名から派生）を指定し、「Install」をクリックします。ABFSS URL は以下のようになります： 
    abfss://[email protected]/cdata.jdbc.salesforce.jar

Databricks からPipedriveに接続

JAR ファイルがインストールされたら、Databricks でリアルタイムPipedrive のデータを操作する準備が整いました。まず、ワークスペースで新しいノートブックを作成します。ワークブックに名前を付け、言語として Python が選択されていることを確認し（デフォルトで選択されているはずです）、「Connect」をクリックして「General Compute」から JDBC ドライバーをインストールしたクラスターを選択します（デフォルトで選択されているはずです）。

Pipedriveへの接続を設定

JDBC ドライバのクラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してPipedriveに接続します。また、JDBC URL に RTK プロパティを設定する必要があります（Beta ドライバーを使用している場合を除く）。このプロパティの設定方法については、インストールに含まれるライセンスファイルを参照してください。

driver = "cdata.jdbc.pipedrive.PipedriveDriver"
url = "jdbc:pipedrive:RTK=5246...;AuthScheme=Basic;CompanyDomain=MyCompanyDomain;APIToken=MyAPIToken;"

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、Pipedrive JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.pipedrive.jar

接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法

Pipedrive には、接続および認証する2つの方法があります。Basic およびOAuth です。

Basic 認証

Basic 認証で認証するには：
  1. API トークンを取得します。
    1. Pipedrive ポータルを開きます。
    2. ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
    3. 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
    4. 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
  2. 次の接続プロパティを設定します。
    • APIToken：取得したAPI トークンの値。
    • CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
    • AuthScheme：Basic。
  3. 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。

API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。

OAuth 認証

ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクションを参照してください。

Pipedrive のデータの読み込み

接続を設定したら、CData JDBC ドライバと接続情報を使用してPipedrive のデータをデータフレームとして読み込むことができます。

remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \
	.option ( "driver" , driver) \
	.option ( "url" , url) \
	.option ( "dbtable" , "Deals") \
	.load ()

Pipedrive のデータの表示

読み込んだPipedrive のデータを display 関数で確認してみましょう。

display (remote_table.select ("PersonName"))

Azure Databricks でPipedrive のデータを分析

Databricks SparkSQL でデータを処理したい場合は、読み込んだデータを一時ビューとして登録します。

remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )

以下の SparkSQL で分析用のPipedrive のデータを取得できます。

result = spark.sql("SELECT PersonName, UserEmail FROM SAMPLE_VIEW WHERE Value > 50000")

Pipedrive からのデータは、対象のノートブック内でのみ利用可能です。他のユーザーと共有したい場合は、テーブルとして保存してください。

remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )

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